BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kordos Jan
Tytuł
Metody estymacji dla małych obszarów w badaniach procesów społeczno-ekonomicznych
Źródło
Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa, 2004, nr 13, s. 11-29, bibliogr. 38 poz.
Tytuł własny numeru
Metody badań procesów społeczno-ekonomicznych
Słowa kluczowe
Badania reprezentacyjne, Metody estymacji, Analiza statystyczna
Sampling survey, Estimation methods, Statistical analysis
Uwagi
streszcz.
Abstrakt
Zapotrzebowanie na różnego rodzaju dane i analizy statystyczne z zakresu badań społeczno-ekonomicznych w układach regionalnych i lokalnych stale rośnie. Dotyczy to głownie przekrojów wojewódzkich, powiatowych, a także miast o różnej wielkości. Zwykle potrzebnych danych nie można uzyskać z badań pełnych, które pozwalają na pozyskanie informacji w żądanych przekrojach, a jedynie mogą być one dostępne z badań częściowych, prowadzonych metodą reprezentacyjną. Jednakże wyniki z badań reprezentacyjnych dla małych obszarów są zwykle niewiarygodne ze wzgląd na niewystarczające liczebności prób, a także ograniczone środki finansowe i organizacyjne. W takich przypadkach, w celu zwiększenia precyzji ocen, można wykorzystać metody estymacji dla małych obszarów, które "zapożyczają mocy", tj. wykorzystują informacje w czasie i przestrzeni z dostępnych rejestrów oraz innych badań. Autor omawia postępy prac nad doskonaleniem metod estymacji dla małych obszarów oraz przedstawia prace badawcze podjęte w tym zakresie przez Eurostat. Rozważa metody estymacji pośredniej do ocen różnych parametrów dla małych obszarów, wśród których wyróżnia estymatory syntetyczne, ilorazowe i regresyjne, estymatory złożone, a szczególnie empiryczny najlepszy liniowy predyktor nieobciążony, empiryczny estymator bayesowski oraz hierarchiczny estymator bayesowski, przy wykorzystaniu różnych źródeł danych. W uwagach końcowych omawiane są możliwości wykorzystania tych metod w badaniach procesów społeczno-ekonomicznych w Polsce. (abstrakt orginalny0
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Bracha, Cz. (1994), Metodologiczne aspekty badania małych obszarów. Z prac Zakładu Badań Statystyczno-Ekonomicznych", z. 43,45.
  2. Bracha, Cz. (1996), Teoretyczne podstawy metody reprezentacyjnej (rozdział VII), PWN, Warszawa, 283.
  3. Brackstone, H. (1999), Managing Data Quality in a Statistical Agency. Survey Methodology, vol. 25, No. 2, s. 129-149.
  4. Doi, W. (1991), Small area estimation: a synthesis between sampling theory and econometrics, PhD thesis. Groningen, The Netherlands, 202 str.
  5. Domański, CZ., Pruska, K. (1996), Reprezentatywność próby w statystyce małych obszarów. Wladomości Stątystyczne, nr 5, s. 11-16.
  6. Domański, CZ., Pruska, K. (2001), Metody statystyki małych obszarów, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, 216 str.
  7. Efron, B., Morris, C.N. (1973), Stein's estimation rule and its competitors: An empirical approach, Journal of American Statistical Association, 66, s. 117-130.
  8. Fay, R.E., Herriot, R. (1979), Estimation of income for small places: an application of James-Stein procedures to census data, Journal of American Statistical Association, 74, s. 269-277.
  9. Gambino, J., Dick, P. (2000), Small Area Estimation Practice at Statistics Canada, Statistics in Transition, t. 4, nr 4, s. 597-610.
  10. Ghosh, M. (2001), Model-dependent small area estimation - theory and practice. W: Lecture Notes on Estimation for Population Domains and Small Areas, (R. Lehtonen, K. Djerf, eds), s. 51-108.
  11. Ghosh, M., Rao, J.N.K. (1994), Small Area Estimation: An Appraisal. Statistical Science, Vol. 9, No. 1, s. 55-93.
  12. Gonzalez M. E. (1973), Use and evaluation of synthetic estimates, Preceedings of the Social Statistics Section, American Statistical Association, s. 33-36.
  13. Gonzalez, J.F., Placek, P.J., Scott,C. (1966), Synthetic Estimation of Followback Surveys at the National Center for Health Statistics, w: W.L. Schaible (ed), Indirect Estimators in U.S. Federal Programs, Springer-Verlag: New York, s. 16-27.
  14. Heady, P., Hennell, S. (2001), Enhancing Small Area Estimation Techniques to Meet European Needs, Statistics in Transition, vol. 5, Number 2,2001, s. 195-203.
  15. Kalton, G., Kordos, J., Płatek, R. (1993), Small Area Statistics and Survey Designs, Vol. I: Invited Papers; Vol. II: Contributed Papers and Panel Discussion. Central Statistical Office, Warsaw.
  16. Kordos, J. (1959), Szacunek rozkładu ludności według grup zamożności, "Wiadomości Statystyczne", nr 3.
  17. Kordos, J. (1960), Próba określenia dokładności szacunków, " Wiadomości Statystyczne", No. 3.
  18. Kordos, J. (1963), Rozkład ludności pozarolniczej według wysokości dochodów na osobę w 1960 r. "Biuletyn Komitetu Przestrzennego Zagospodarowania Kraju PAN, nr 8.
  19. Kordos, J. (1988), Jakość danych statystycznych, PWE, Warszawa, 204 str.
  20. Kordos, J.(1991), Statystyka małych obszarów a badania reprezentacyjne, "Wiadomości Statystyczne", nr 4.
  21. Kordos, J. (2001), Nowy projekt zastosowania estymacji dla małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, nr 8, 2001, s. 1-10.
  22. Kordos, J. (2003), Program poprawy jakości statystyki, Wiadomości Statystyczne, nr 7/8, 2003, s. 64-76.
  23. Kordos, J. (2004), Niektóre aspekty jakości w statystyce małych obszarów. W: A. Zeliaś (red), Tradycje i obecne zadania statystyki w Polsce. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, s. 95-124.
  24. Kubacki, J. (1997), Ważniejsze metody estymacji w statystyce małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, nr 5, s. 13-22.
  25. Marker, D.A.(2001), Producing Small Area Estimates from National Surveys: Methods for Minimizing use of Indirect Estimators, Survey Methodology, Vol. 27, Number 2, 2001, s. 183-188.
  26. Paradysz, J. (1998), Small Area Statistics in Poland - First Experiences and Application Possibilities, Statistics in Transition, t. 3, nr 5, s. 1003-1015.
  27. Pfeffermann, D. (2002), Small area estimation - new developments and directions. International Statistical Review, vol. 70, s. 125-143.
  28. Płatek, R., Rao, J.N.K. Samdal, C.E., Singh, M.P. (Eds) (1987), Small Area Statistics, John Wiley & Sons, New York.
  29. Riga (1999), Small Area Estimation - Conference Proceedings, Riga, Latvia, 20-21 August 1999.
  30. Schaible, W.L. and R.J. Casady, R.J. (1994), The Development, Application, and Evaluation of Small Area Estimators. Statistics in Transition, Vol. 1, No. 6, s. 727-46.
  31. Spjøtvoll, E., Thomsen, I. (1987), Applications of some empirical Bayes methods to small area statistics, Bulletin of the International Statistical Institute (vol.2), s. 435-449.
  32. Statistical Policy Office (1993), Indirect Estimators in Federal Programs, Subcommittee on Small Area Estimation, Statistical Policy Working Papers 21.
  33. Stany, E., Goel, P.K., Rumsey, D.J. (1991), County Estimates of Wheat Production, Survey Methodology, vol. 17, s. 211-225.
  34. Survey Methodology (1983), A bibliography for small area estimation, vol. 9, s. 241-261.
  35. Trewin, D. (2002), The importance of a Quality Culture, Survey Methodology, vol. 28, No. 2, s. 125-133.
  36. Wesołowski J. (2004), Estymacja małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, No. 3, s. 9-14.
  37. Witkowski, J. (1992), Szacowanie bezrobocia dla małych obszarów, Wiadomości Statystyczne, No. 11, s. 1-5.
  38. Zasępa, R., (1972), Metoda reprezentacyjna, PWE, Warszawa.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1232-4671
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu